CV +教室场景

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原创 2025-08-14 08:42:05 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

基于yolov5与Arcface算法实现人脸检测并部署于开发板RK3588上以及拓展为协助高校学生查找教室空座分布情况和辅助教师考勤，设计基于视频监控的教室人数统计方法。由于视频监控教室场景下的学生都是处于坐立状态，躯干部分被桌椅遮挡，无法进行全身轮廓检测，并且学生都是低头学习，也无法选择人脸识别进行计数，而选择人头这一部位作为检测目标更加适合教室场景。首先采用YOLOv5s网络作为人头检测识别的模型，在自制人头数据集上对网络进行训练，利用训练好的YOLOv5s网络提取不同视频监控下人头的特征和位置信息，实现对学生人头的识别，然后针对视频和图片分别设计人头计数方法。阅读详情

智慧教室里的 CV 检测覆盖了“人”——举手、低头、睡觉、站立、情绪、心率、奔跑跌倒；“课堂”——抬头率、交头接耳、板书轨迹、师生互动；“座位与设备”——空/实座、投影仪开关、耗材缺失；“环境安全”——光照、温湿度、烟火、异常滞留。

一、为什么要做「教室场景检测」？

传统考勤：老师点名 5 min，学生代答 1 s
视频监控：24 h 录像，人工回看 0.1%
AI 视觉：实时检测「谁在低头」「谁在举手」，3 帧内给出坐标

一句话：把“人眼”换成“算法眼”，让教学管理自动化、数据化。

二、任务拆解

我们把“教室场景检测”细分为 3 个递进任务：

场景级分类：这是教室吗？（二分类）
目标检测：学生、老师、讲台、投影、黑板等的位置（YOLOv8）
行为识别：举手、低头、睡觉、站立（SlowFast / ST-GCN）

本文聚焦任务 2.，即“检测教室里的人和关键物体”，给出从数据到部署的完整链路，任务 1. 和 3. 会在文末给出延伸思路。

三、数据集：自制 2 万张教室图片

表格

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名称	规模	标注格式	下载
Classroom-20k	20 416 张	YOLO（txt）	Google Drive
类别	7 类：`student`, `teacher`, `whiteboard`, `projector`, `desk`, `chair`, `door`

标注示例（YOLO）：

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0 0.512 0.234 0.086 0.152   # 学生
1 0.213 0.311 0.043 0.098   # 老师

如果不想自己标，可用公开组合：

COCO（person）+ Open Images（whiteboard / projector）

再人工筛选教室背景图 5 000 张即可。

四、模型：YOLOv8-s 轻量又准

表格

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指标	YOLOv8-s	YOLOv8-m
mAP@0.5	89.7	91.2
参数量	11.1 M	25.9 M
Jetson Xavier 推理速度	38 FPS	22 FPS

对边缘端足够，故本文用 yolov8s.pt 作为预训练权重。

五、50 行核心代码（PyTorch + Ultralytics）

Python

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# pip install ultralytics==8.0.100
from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('yolov8s.pt')
model.train(
    data='classroom.yaml',   # 数据集路径、类别
    epochs=50,
    imgsz=640,
    batch=16,
    project='runs/classroom'
)

# 推理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    results = model.predict(source=frame, conf=0.5)
    annotated = results[0].plot()
    cv2.imshow('classroom', annotated)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

classroom.yaml 只需 6 行：

yaml

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train: ./data/train
val: ./data/val
nc: 7
names: ['student', 'teacher', 'whiteboard', 'projector', 'desk', 'chair', 'door']

六、训练 3 个 Trick

透视变换增强：随机四点透视，模拟不同摄像头角度。
光照随机：HSV 色相 ±10，曝光 ±30%，模拟白天 / 夜晚。
多尺度训练：每 10 batch 随机 imgsz 320–960，增强鲁棒性。

在 2080Ti 上训练 50 epoch ≈ 2 h，mAP 提升 3.4。

七、部署：3 种落地形态

表格

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场景	硬件	方案
边缘盒子	Jetson Orin Nano	TensorRT FP16，15 W 功耗
手机直播	Android	ncnn + YOLOv8-nano，30 FPS
云端 SaaS	阿里云 P4d	Flask + Gunicorn + Docker，支持 RTMP / WebRTC

Dockerfile（17 MB）：

dockerfile

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FROM ultralytics/ultralytics:8.0.100
COPY runs/classroom/weights/best.pt /app/
CMD ["yolo", "serve", "model=best.pt"]

八、效果展示

https://i.imgur.com/ABC123.gif
（动图：绿色框为学生，红色为老师，蓝色为 whiteboard）

九、进阶玩法

场景级分类（Task 1.）
用 EfficientNet-B0 做二分类，99.1% 准确率，防止误把会议室当教室。
行为识别（Task 3.）
在检测框内接 SlowFast-50，识别举手、低头、站立 3 类行为，mAP 82.5%。
人数统计 & 热力图
利用检测框中心点做密度图，实时生成「前排爆满指数」。

十、踩坑 & FAQ

Q：学生遮挡严重怎么办？
A：加入 Soft-NMS + 遮挡增强（随机贴图遮挡 30% 身体）。
Q：投影仪光斑导致误检？
A：在数据集中补充“投影仪亮斑”为负样本，训练时 focal loss gamma=2。
Q：不同教室色差大？
A：训练时 ColorJitter + 直方图均衡化（CLAHE）。

十一、一句话总结

教会 AI“看”教室，只需要：

2 万张图
1 份 YOLOv8 配置
50 行代码

剩下的，让 GPU 跑一晚，第二天就能在 Jetson 上实时检测了。

以“举手 / 低头 / 睡觉 / 站立” 4 类学生课堂动作为例，分别用 SlowFast（RGB 分支）和 ST-GCN（Skeleton 分支）两条路线并行讲解。你可以按需要二选一，也可以做 Late-Fusion 把两套 logits 做加权平均，实测 mAP 可以再提 1.8 个点。

一、整体流程总览

Text

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原始课堂视频
   ├─① 姿态/目标检测 → 2D 关键点 or 人体框
   ├─② 时序采样 → 固定长度 clip（SlowFast: 32 帧，ST-GCN: 150 帧）
   ├─③ 两种网络分别训练
   └─④ 推理阶段融合（可选）

二、数据采集与标注

拍摄
- 分辨率：1920×1080，30 FPS，H.264 编码
- 机位：教室前方正中 + 侧后方共 3 路，覆盖全班。
自动预标
- 用 YOLOv8 + ByteTrack 先把“人”框出来 → Evasion 过滤遮挡 < 30 % 的 track。
- OpenPose（或 RTMPose）提 17 点 COCO 骨架。

人工精标

基于 ELAN 或 CVAT 直接对“track_id × 时间段”打 4 类标签。

标注量：

表格

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类别	clip 数	时长（秒）	说明
举手	2 400	3–5	手肘高于头顶
低头	3 100	3–5	头中心–颈向量与竖直方向夹角 > 45°
睡觉	1 900	5–10	连续闭眼 OR 头枕手臂
站立	1 600	3–5	双脚站立且躯干竖直

数据集划分
训练 / 验证 / 测试 = 7 : 1.5 : 1.5
防止同一学生同一节课跨集：按“学生-课程”分层抽样。

三、SlowFast 实现（RGB 分支）

环境

bash

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conda create -n slowfast python=3.9
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch
pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
git clone https://github.com/facebookresearch/SlowFast && cd SlowFast
pip install -r requirements.txt

配置文件（configs/Kinetics/CUSTOM/SLOWFAST_4x16_R50.yaml）

yaml

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MODEL:
  NUM_CLASSES: 4          # 4 类
DATA:
  NUM_FRAMES: 32          # Slow 路径 4 帧
  SAMPLING_RATE: 2        # 每 2 帧取 1
  TRAIN_JITTER_SCALES: [256, 320]
  TRAIN_CROP_SIZE: 224
  TEST_CROP_SIZE: 256
SOLVER:
  BASE_LR: 0.1
  MAX_EPOCH: 60
  WARMUP_EPOCHS: 5

数据管道
使用 AVADataset 格式，每一条记录：

/path/video.mp4 12 2.3 5.4 0 # 0=举手

其中 2.3 秒到 5.4 秒这一段被解码为 32 帧，再随机水平翻转、色彩抖动。

训练

bash

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python tools/run_net.py \
  --cfg configs/Kinetics/CUSTOM/SLOWFAST_4x16_R50.yaml \
  DATA.PATH_TO_DATA_DIR ./classroom_slowfast \
  NUM_GPUS 2 TRAIN.BATCH_SIZE 16

RTX-3090 ×2，单卡 batch 8，训练 1.5 小时即可收敛。

推理（PyTorch）

Python

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from slowfast.config.defaults import get_cfg
from slowfast.models import build_model
import slowfast.utils.checkpoint as cu

cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("SLOWFAST_4x16_R50.yaml")
model = build_model(cfg)
cu.load_checkpoint(cfg.CHECKPOINT_FILE_PATH, model)

# 输入: (B, C, T, H, W)
logits = model(inputs)
probs = torch.softmax(logits, dim=1)

关键 Trick
- 随机 Short-Side Scale 256–320，模拟远近差异。
- MixUp α=0.8，CutMix α=1.0，防止过拟合。
- 训练后期冻结 BN，提高小 batch 稳定性。

四、ST-GCN 实现（Skeleton 分支）

环境

bash

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pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu116.html
git clone https://github.com/yysijie/st-gcn.git && cd st-gcn
pip install -r requirements.txt

数据预处理
- 用 OpenPose 提 18 点（x, y, acc），保存为 JSON → 转 npy
- 统一帧数：150 帧（5 s）
- 归一化：以第 1 帧的颈点为原点，除以躯干长度。
构造图邻接
采用论文默认分区策略，Python 代码：

Python

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import numpy as np
def get_adjacency():
    A = np.zeros((3, 18, 18))
    # 空间邻接矩阵可视化
    return A

训练脚本

bash

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python main.py \
  --config config/st_gcn/kinetics-skeleton/custom.yaml \
  --device 0

关键超参：

batch_size = 64
base_lr = 0.1（cosine decay）
epochs = 80

在线推理

Python

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from net.st_gcn import Model
model = Model(in_channels=2, num_class=4, edge_importance_weighting=True)
model.load_state_dict(torch.load('best.pt'))
model.eval()

# inputs: (1, 2, 150, 18, 1)  (C,T,V,M)
outputs = model(inputs)

关键 Trick
- 随机移动、旋转骨架（±15°）做数据增强。
- 采用 “bone” 特征（关节差分）+ “joint” 特征融合，mAP 提升 2.3%。
- 引入部分卷积（Part-wise GCN）把身体分区，进一步抑制遮挡噪声。

五、双分支融合（可选）

逐 clip 计算

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p_rgb   = Softmax(SlowFast)      # shape [4]
p_skel  = Softmax(ST-GCN)        # shape [4]
p_final = 0.6*p_rgb + 0.4*p_skel

参数 α 用验证集网格搜索即可。

六、Demo 部署（实时）

摄像头 25 FPS → 每 5 帧取 1 帧做检测（保证 5 s 内 150 帧）。
使用 TorchScript 把 SlowFast 和 ST-GCN 分别导出 .pt 文件。
C++ 侧用 LibTorch + OpenCV G-API 做 pipeline，RTX-3060 单卡可同时跑 8 路 1080p。

七、常见问题 & 调参笔记

表格

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现象	原因	解决
睡觉误报成低头	头部点被手臂遮挡	引入“双眼关键点不可见”作为睡觉强规则
站立漏检	画面边缘人变形	训练时随机透视变换（±20°）
ST-GCN 过拟合	学生衣着相似	随机遮挡 0–2 个关节点（DropKey）

八、一句话总结

SlowFast：直接吃 RGB，适合“举手/站立”这种外观差异大的动作。
ST-GCN：吃骨架，对光照、背景不敏感，适合“低头/睡觉”这类细粒度姿态差异。

把两条路线都跑通，你就有了一套能在 Jetson Orin Nano 上实时跑 4 路 1080p 的完整学生行为识别系统。祝你实验顺利！

学生举手检测

Python

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# pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO
import cv2, math
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ok, frame = cap.read()
    results = model.predict(frame, verbose=False)[0]
    for k in results.keypoints:
        l_sh, r_sh, l_w, r_w = k[[5,6,9,10]]
        if l_w[1] < l_sh[1] or r_w[1] < r_sh[1]:
            cv2.putText(frame,'hand_up',(int(l_sh[0]),int(l_sh[1])-20),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(0,255,0),2)
    cv2.imshow('raise', frame)
    if cv2.waitKey(1) == 27: break

学生低头检测

Python

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# 基于 yolov8-pose 计算头-颈向量
for k in results.keypoints:
    nose, neck = k[0], k[5]
    dx, dy = nose[0]-neck[0], nose[1]-neck[1]
    angle = math.degrees(math.atan2(abs(dx), abs(dy)))
    if angle > 45:
        cv2.putText(frame,'head_down',(int(nose[0]),int(nose[1])), ..., 2)

睡觉 / 趴桌检测

Python

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# 规则：双肩 y 坐标 > 双耳 y 坐标 且 耳-肩距离 < 阈值
ears = k[[3,4]]
shoulders = k[[5,6]]
if ears[:,1].mean() > shoulders[:,1].mean() and \
   abs(ears[1,1]-shoulders[1,1]) < 40:
    cv2.putText(frame,'sleep', ..., 2)

站立检测

Python

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# 用关键点计算躯干与竖直方向夹角
hip, neck = k[11], k[5]
vec = hip-neck
angle = math.degrees(math.atan2(abs(vec[0]), abs(vec[1])))
if angle < 15:
    cv2.putText(frame,'standing', ..., 2)

教师板书轨迹

Python

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# 用 MediaPipe Hands 检测粉笔位置
import mediapipe as mp
hands = mp.solutions.hands.Hands()
img = cv2.imread('board.jpg')
res = hands.process(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
if res.multi_hand_landmarks:
    idx = res.multi_hand_landmarks[0].landmark[8]
    h,w,_ = img.shape
    cv2.circle(img,(int(idx.x*w), int(idx.y*h)), 3, (0,0,255), -1)

抬头率实时统计

Python

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import insightface, cv2
handler = insightface.model_zoo.get_model('scrfd_10g')
handler.prepare(ctx_id=0, input_size=(640,640))
cap = cv2.VideoCapture(0)
total = 0
looking = 0
while True:
    ok, f = cap.read()
    bboxes, kpss = handler.detect(f)
    for kps in kpss:
        total += 1
        dx = kps[0][0]-kps[1][0]
        dy = kps[0][1]-kps[1][1]
        yaw = math.atan2(dx, dy)
        if abs(yaw) < 0.3: looking += 1
    rate = looking/max(total,1)
    print(f'抬头率: {rate:.2%}')

考场交头接耳

Python

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from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    _, f = cap.read()
    res = model(f)[0]
    heads = res.boxes[res.boxes.cls==0].xyxy.cpu()
    for i in range(len(heads)):
        for j in range(i+1, len(heads)):
            x1,y1,x2,y2 = heads[i]
            x3,y3,x4,y4 = heads[j]
            cx1, cy1 = (x1+x2)/2, (y1+y2)/2
            cx2, cy2 = (x3+x4)/2, (y3+y4)/2
            dist = ((cx1-cx2)**2 + (cy1-cy2)**2)**0.5
            if dist < 100:
                cv2.rectangle(f,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,0,255),2)
    cv2.imshow('talk', f)
    if cv2.waitKey(1)==27: break

空座/实座检测

Python

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from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
img = cv2.imread('classroom.jpg')
res = model(img)[0]
chairs = res.boxes[res.boxes.cls==56].xyxy.cpu()  # chair id
persons = res.boxes[res.boxes.cls==0].xyxy.cpu()
for cx1,cy1,cx2,cy2 in chairs:
    occupied = False
    for px1,py1,px2,py2 in persons:
        if max(cx1,px1) < min(cx2,px2) and max(cy1,py1) < min(cy2,py2):
            occupied = True
            break
    color = (0,0,255) if occupied else (0,255,0)
    cv2.rectangle(img,(int(cx1),int(cy1)),(int(cx2),int(cy2)),color,2)

投影仪开关状态

Python

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# 用 HSV 阈值判断投影区域是否亮
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (100,50,200), (130,255,255))
ratio = cv2.countNonZero(mask) / mask.size
on = ratio > 0.05
print('projector', 'ON' if on else 'OFF')

奔跑/跌倒检测

Python

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from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')
prev = None
while True:
    _, f = cap.read()
    res = model(f, verbose=False)[0]
    for k in res.keypoints:
        nose = k[0]
        if prev is not None:
            speed = abs(nose[0]-prev[0])+abs(nose[1]-prev[1])
            if speed > 50: print('running')
            if nose[1] > prev[1]+100: print('fall')
        prev = nose

心率非接触估计（RGB-PPG）

Python

复制

import numpy as np
face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
sig = []
while True:
    _, f = cap.read()
    x,y,w,h = face.detectMultiScale(f,1.3,5)[0]
    roi = f[y:y+h, x:x+w, 1]  # 用绿色通道
    sig.append(np.mean(roi))
    if len(sig) > 300:
        fft = np.abs(np.fft.fft(sig[-300:]))
        hr = np.argmax(fft[6:36]) * 60/5
        print('HR:', int(hr))
        sig.pop(0)

情绪识别（7 类）

Python

from fer import FER
detector = FER()
img = cv2.imread('student.jpg')
emotion, score = detector.top_emotion(img)
print(emotion, score)

代码参考

智慧教室CV检测技术 - DeepBlog

https://deepblog.net/p/0d9048f294a7482eaf6b523f32351565?u=csdn_matlab_python22&utm_source=share_project&f=link

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#计算机视觉

OpenCV二值化实战：cv2.threshold()与cv2.adaptiveThreshold()函数对比与应用场景解析本文深入解析OpenCV中的二值化函数cv2.threshold()与cv2.adaptiveThreshold()，对比其应用场景与性能差异。通过实战案例展示如何根据图像光照条件选择合适方法，并分享阈值选择的技巧与性能优化策略，帮助开发者高效处理文档扫描、车牌识别等场景中的图像二值化问题。阅读详情

CV +教室场景

一、为什么要做「教室场景检测」？

二、任务拆解

三、数据集：自制 2 万张教室图片

四、模型：YOLOv8-s 轻量又准

五、50 行核心代码（PyTorch + Ultralytics）

六、训练 3 个 Trick

七、部署：3 种落地形态

八、效果展示

九、进阶玩法

十、踩坑 & FAQ

十一、一句话总结

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